佘洪宇打造AI工具‘启问Spark Query’，提升用户需求梳理效率

在上海的一家创意工作室中，佘洪宇面对着屏幕中不断跳动的代码，心中满是自豪。这一刻，他完成了“启问Spark Query”的最新版本调试，这款他独立开发的AI工具，正以惊人的效率帮助用户厘清模糊的需求，生成精准的提示词。

佘洪宇曾在华为等行业巨头任职，拥有深厚的AI技术背景。他的创业灵感却源自一个看似简单的家庭互动。在与父母进行AI工具使用的交流时，他发现了一个普遍存在的问题——父母在和AI互动时，难以明确表达自己的需求，导致了低效的结果。这一发现让佘洪宇思索，为什么不开发一个能够帮助用户更好地梳理思路的工具呢？

在这样的想法驱动下，佘洪宇开始了他的创业旅程。他的“启问Spark Query”受到父母交流中使用表单的启发，通过引导用户进行交互，将模糊的想法转换成精准的指令。该工具推出后，获得了创作者和文字工作者的极高评价，这些用户认为该工具显著提高了工作效率。

随着用户群体不断扩大，佘洪宇意识到，技术实施的挑战来了。为了满足用户对数据安全和隐私保护的需求，他需要一台能够在本地运行大型AI模型的硬件设备。要让“启问Spark Query”高效地在本地运行，至少需要一个参数规模达到30B的量化模型，这对普通用户的硬件配置提出了巨大的要求。

面对这一挑战，佘洪宇开始寻找市场上性价比高、能够满足其需求的AI硬件解决方案。他表示：“我的客户主要使用Windows，因此我的开发环境必须是Windows。同时，我的预算必须控制在两万元以内，而这个必须拥有30GB以上的显存、强大的GPU性能和高带宽。”

经过一番调研，佘洪宇选择了搭载AMD最新技术的处理器。该处理器具备多达16个超强“Zen 5”架构CPU核心和40个AMD RDNA 3.5图形核心，拥有高达50 TOPS的AI算力，这为他实现本地高效运行大型AI模型提供了理想的。佘洪宇表示：“令人欣喜的是，它的模型测试效率颠覆了我以往的体验。我可以在内存中同时加载多个30B规模的大型模型，实现无缝切换，大大提升了我的开发效率。”

AMD锐龙AI Max+ 395 AI迷你机的低功耗和小体积也为佘洪宇的开发提供了便利。“它避免了传统双显卡方案带来的高费用和高噪音，非常适合我这种个人开发者在家庭环境中进行安静而高效的工作。”

有了强大的硬件支持后，佘洪宇的开发工作如鱼得水。他强调，“启问Spark Query”的核心功能在于通过一系列提问式交互，引导用户梳理思路，将模糊的想法转化为精准的AI指令。在开发阶段，他需要频繁地测试和优化模型。“以前在使用其它设备进行模型加载时，过程繁琐且耗时，极大拖慢了开发进度。但用了AMD的设备后，加载多个模型变得无比迅速，大幅度提高了效率，尤其是在处理超长文本和上下文时。”

“启问Spark Query”正式上线后，用户的反馈极为积极，AI提问的便利性前所未有。用户可以借助该工具轻松地规划旅行行程、配置电脑等。通过“启问Spark Query”引导，用户能够详细输入旅行的城市、住宿、饮食需求等，系统实时生成详细的计划。同时在电脑配置的需求中，用户输入需求后，系统也能快速给出符合预算的配置清单。

佘洪宇的创业经历只是AMD在AI领域本地化应用的一个缩影。他认为，虽然当前1.5万元的投入门槛对个人开发者与小团队而言并不低，但如果未来能在技术和价格上进一步降低，将会极大促进AI硬件的普及，加速整个生态的成熟。

随着技术的不断进步，AMD将继续为开发者和企业提供高效而经济的AI解决方案，支持更多像“启问Spark Query”这样的创新应用产生。下一个改变世界的AI应用就将诞生在一台搭载AMD处理器的PC上。